编辑推荐
近100个AI实战案例，轻松掌握DeepSeek的关键技巧。
内容简介
DeepSeek是一种基于Transformer架构的生成式AI大模型，融合了MoE架构、混合精度训练、分布式优化等先进技术，具备强大的文本生成、多模态处理和任务定制化能力。本书系统性地介绍了开源大模型DeepSeek-V3的核心技术及其在实际开发中的深度应用。全书分三部分共12章，涵盖理论解析、技术实现和应用实践。
第一部分从理论入手，详细解析了Transformer与注意力机制、DeepSeek-V3的核心架构与训练技术等内容，并探讨了Scaling Laws及其在模型优化中的应用。
第二部分聚焦于大模型初步体验、开放平台与API开发、对话生成与代码补全的实现，以及函数回调与缓存优化，帮助读者快速掌握关键技术的基础理论和落地实践。
第三部分则通过实际案例剖析DeepSeek在Chat类客户端、智能AI助理、VS Code编程插件等多领域中的实用集成开发，展示了开源大模型技术在工业与商业场景中的全面应用。
本书通过深度讲解与实用案例相结合的方式，帮助读者理解DeepSeek大模型从原理到开发的完整流程，学习新技术的实现方法与优化策略，全面提升在大模型领域的理论素养与开发能力。本书适合生成式AI技术研究者、软件开发工程师、数据科学家，以及希望快速掌握大模型技术并将其应用于实际场景的AI技术爱好者和高校师生阅读。
作者简介
未来智能实验室（Future Intelligence Lab），由多名国内top高校的博士、硕士组成，专注于大模型的研发与创新，聚焦自然语言处理、深度学习、计算机视觉和多模态学习等领域。
团队致力于推动AI技术的突破，并为企业和开发者提供全面的技术支持，助力复杂AI项目的高效开发与应用。 团队成员拥有丰富的实践经验，曾参与国内专业企业的大模型设计与落地项目，涉及对话系统、智能推荐、生成式AI等多个领域。团队通过技术研发与方案优化，促进大模型在工业界的落地，并加速智能化应用的普及与行业创新。
章节目录
版权信息
内容提要
作者简介
前言
第一部分 生成式AI的理论基础与技术架构
第1章 Transformer与注意力机制的核心原理
1.1 Transformer的基本结构
1.2 注意力机制的核心原理
1.3 Transformer的扩展与优化
1.4 上下文窗口
1.5 训练成本与计算效率的平衡
1.6 本章小结
第2章 DeepSeek-V3核心架构及其训练技术详解
2.1 MoE架构及其核心概念
2.2 FP8混合精度训练的优势
2.3 DualPipe算法与通信优化
2.4 大模型的分布式训练
2.5 缓存机制与Token
2.6 DeepSeek系列模型
2.7 本章小结
第3章 基于DeepSeek-V3模型的开发导论
3.1 大模型应用场景
3.2 DeepSeek-V3的优势与应用方向
3.3 Scaling Laws研究与实践
3.4 模型部署与集成
3.5 开发中的常见问题与解决方案
3.6 本章小结
第二部分 生成式AI的专业应用与Prompt设计
第4章 DeepSeek-V3大模型初体验
4.1 对话生成与语义理解能力
4.2 数学推理能力
4.3 辅助编程能力
4.4 本章小结
第5章 DeepSeek开放平台与API开发详解
5.1 DeepSeek开放平台简介
5.2 DeepSeek API的基础操作与API接口详解
5.3 API性能优化与安全策略
5.4 本章小结
第6章 对话生成、代码补全与定制化模型开发
6.1 对话生成的基本原理与实现
6.2 代码补全的实现逻辑与优化
6.3 基于DeepSeek的定制化模型开发
6.4 本章小结
第7章 对话前缀续写、FIM与JSON输出开发详解
7.1 对话前缀续写的技术原理与应用
7.2 FIM生成模式解析
7.3 JSON格式输出的设计与生成逻辑
7.4 本章小结
第8章 函数回调与上下文硬盘缓存
8.1 函数回调机制与应用场景
8.2 上下文硬盘缓存的基本原理
8.3 函数回调与缓存机制的结合应用
8.4 本章小结
第9章 DeepSeek提示库：探索Prompt的更多可能
9.1 代码相关应用
9.2 内容生成与分类
9.3 角色扮演
9.4 文学创作
9.5 文案与宣传
9.6 模型提示词与翻译专家
9.7 本章小结
第三部分 实战与高级集成应用
第10章 集成实战1：基于LLM的Chat类客户端开发
10.1 Chat类客户端概述及其功能特点
10.2 DeepSeek API的配置与集成
10.3 多模型支持与切换
10.4 本章小结
第11章 集成实战2：AI助理开发
11.1 AI助理：AI时代的启动器
11.2 DeepSeek API在AI助理中的配置与应用
11.3 智能助理功能的实现与优化
11.4 本章小结
第12章 集成实战3：基于VS Code的辅助编程插件开发
12.1 辅助编程插件概述及其核心功能
12.2 在VS Code中集成DeepSeek API
12.3 代码自动补全与智能建议的实现
12.4 使用辅助编程插件提升开发效率
12.5 本章小结
彩图
DeepSeek原理与项目实战是2025年由人民邮电出版社出版,作者未来智能实验室 编著。
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